<!DOCTYPE html>
<html dir="rtl">
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>الانحدار الخطي المعمم</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="مخطط سير عمل GeneralizedLinearRegression"></h2>
        <hr/>
    <p>يجري الانحدار الخطي المعمم
(GLR) لإنشاء توقعات أو نمذجة متغير تابع من حيث علاقته بمجموعة من المتغيرات التوضيحية. يمكن استخدام هذه الأداة لملائمة النماذج المستمرة (غاوسي) والثنائية (لوجستي) والعدد (بواسون).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>نوع عملية التحليل</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>يحدد وضع العملية للأداة. يمكن تشغيل الأداة لتدريب نموذج لتقييم الأداء فقط أو تدريب نموذج وتوقع المعالم. أنواع التوقع هي كما يلي:
                <ul>
                    <li> <b>ملاءمة نموذج لتقييم أداء نموذج</b>&mdash;ستتم ملاءمة نموذج وتطبيقه على بيانات الإدخال. استخدم هذا الخيار لتقييم دقة النموذج قبل إنشاء توقعات حول مجموعة بيانات جديدة أو استيعاب العلاقات ومشغلات المتغير المتوقع. سيكون إخراج هذا الخيار عبارة عن خدمة معلم للبيانات الملائمة وتشخيصات النموذج.
                    </li>
                    <li> <b>ملاءمة نموذج وتوقع القيم</b>&mdash; سيتم إنشاء التوقعات أو التصنيفات لمعالم الإدخال ومعالم التوقع. يجب توفير المتغيرات التوضيحية لكل من معالم التوقع والمعالم المراد توقعها. سيكون إخراج هذا الخيار عبارة عن خدمة معلم نموذج ملائم لبيانات الإدخال وخدمة معلم القيم المتوقعة وتشخيصات النموذج.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>ملاءمة نموذج لتقييم أداء النموذج</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>استخدم هذا النموذج إذا كنت ترغب في ملاءمة نموذج والتحقق من الملائمة.
            </p>
            <p>بتحديد هذا الخيار، سيتم تدريب النموذج باستخدام طبقة إدخال. استخدم هذا الخيار لتقييم دقة النموذج قبل إنشاء توقعات حول مجموعة بيانات جديدة. سيخرج هذا الخيار تشخيصات النموذج ويطبق النموذج على بيانات التدريب.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>ملاءمة نموذج والتنبؤ بالقيم</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>استخدم هذا الوضع إذا كنت ترغب في ملاءمة نموذج، وتطبيق نموذج على مجموعة بيانات لإنشاء توقعات.
            </p>
            <p>سيتم إنشاء التوقعات والتصنيفات للمعالم. سيكون إخراج هذا الخيار عبارة عن خدمة معلم وتشخيصات النموذج والجدول الاختياري لأهمية المتغير.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>اختيار طبقة لإنشاء نموذج من</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>الطبقة التي تحتوي على نقطة أو خط أو منطقة أو معالم جداول تحتوي على متغيرات توضيحية أو تابعة.
            </p>
            <p>بالإضافة إلى اختيار طبقة من الخريطة، يمكنك تحديد  <b>اختيار طبقة التحليل</b> أسفل القائمة المنسدلة لاستعراض محتوياتك لمجموعة بيانات مشاركة ملف البيانات الضخمة أو طبقة معالم. يمكنك، اختياريًا، تطبيق عامل تصفية على طبقة الإدخال أو تطبيق تحديد على طبقات مستضافة مضافة إلى خريطتك. يتم تطبيق عوامل التصفية والتحديدات بغرض التحليل. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>اختيار حقل لنمذجته</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>الحقل الرقمي الذي يحتوي على القيم الملاحظة المراد نمذجتها ونوع القيمة التي تقوم بنمذجتها. هناك ثلاثة أنواع من القيم يمكنك نمذجتها
                <ul>
                    <li>مستمرة&mdash;تمثل القيم المستمرة. النموذج المستخدم هو &quot;غاوسي&quot; وتجري الأداة الانحدار بطريقة المربّعات الصغيرة.
                    </li>
                    <li>ثنائي&mdash;يمثل قيم الوجود أو التغيب. يجب أن تكون 1s و0s. النموذج المستخدم هو الانحدار اللوجستي.
                    </li>
                    <li>العدد&mdash;يمثل أحداثًا منفصلة، على سبيل المثال، عدد الجرائم أو حالات المرض أو حوادث المرور. النموذج المستخدم هو انحدار بواسون. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>اختيار طبقة للتنبؤ بالقيم من أجل</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>طبقة ذات معالم تمثل المواقع حيث يجب حساب التقديرات. يجب أن يتضمن كل معلم في مجموعة البيانات هذه على قيم لكل المتغيرات التوضيحية المحددة. سيتم تقدير المتغير التابع لهذه المعالم أثناء النموذج المعاير لطبقة الإدخال.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>اختيار الحقول التوضيحية</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>حقل واحد أو أكثر يمثل المتغيرات (الحقول) التوضيحية التي تساعد في توقع القيمة. ستظهر فقط الحقول الرقمية.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>اختيار كيفية تطابق الحقول التوضيحية</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>كيفية تطابق المتغيرات المطابقة في طبقة الإدخال مع المتغيرات في طبقة التوقع. سيتم فقط تضمين المتغيرات المستخدمة في إنشاء النموذج في الجدول. يمكن استخدام القيم الرقمية فقط. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>اسم طبقة النتيجة</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> سيتم إنشاء اسم الطبقة. إذا كنت تقوم بالكتابة إلى ArcGIS Data Store، فسيتم حفظ نتائجك في  <b>محتواي</b> وإضافته إلى الخريطة. إذا كنت تقوم بالكتابة إلى مشاركة ملف بيانات ضخمة، فسُتخزن نتائجك في مشاركة ملف البيانات الضخمة وإضافتها إلى البيان الخاص بها. لن تتم إضافتها إلى الخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجِدَت الطبقة بالفعل، ستفشل الأداة.
            </p>
            <p>ستعتمد النتائج العائدة على نوع التحليل. إذا كنت تقوم بالملائمة لتقييم ملاءمة نموذج، ستحتوي النتائج على طبقة ملاءمة بيانات الإدخال للنموذج ومعلومات النتيجة التي تقيم ملاءمة النموذج. إذا كنت تقوم بالملاءمة والتوقع، ستحتوي النتائج على طبقة ملاءمة بيانات الإدخال للنموذج، طبقة نتائج متوقعة، ومعلومات النتيجة التي تقيم ملاءمة النموذج.
            </p>
            <p>عند الكتابة إلى  ArcGIS Data Store (مخزن بيانات ضخمة للموضع المكاني والزماني أو ارتباطية) باستخدام مربع السهم المنسدل  <b>حفظ النتائج في</b>، يمكن تحديد اسم المجلد في <b>محتواي</b> حيث يتم حفظ النتائج.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
